近年來,深度學(xué)習(xí)大量應(yīng)用到自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域,如何綜合客觀評(píng)價(jià)基于不同深度網(wǎng)絡(luò)模型的目標(biāo)識(shí)別方法的性能是實(shí)際應(yīng)用中急需解決的問題。隨著自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用,現(xiàn)有的基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)識(shí)別算法性能評(píng)價(jià)指標(biāo)并不能滿足當(dāng)前自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)實(shí)際應(yīng)用的需求。因此,本文針對(duì)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別性能評(píng)價(jià)問題,以艦船目標(biāo)識(shí)別應(yīng)用為背景,開展了基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)識(shí)別算法性能評(píng)價(jià)相關(guān)的關(guān)鍵技術(shù)研究。主要完成工作如下:（1）面向自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別實(shí)際應(yīng)用,從準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性和模型復(fù)雜度三個(gè)維度,設(shè)計(jì)并構(gòu)建了新的自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別性能評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。（2）提出一種基于DS-ER的自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別性能評(píng)價(jià)方法。首先,通過領(lǐng)域?qū)＜覇柧碚{(diào)查,利用層次分析法AHP實(shí)現(xiàn)了性能評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中各指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重確定;然后,將證據(jù)推理ER方法與證據(jù)理論DS相結(jié)合,通過多性能評(píng)價(jià)指標(biāo)聯(lián)合信度矩陣和證據(jù)理論特征進(jìn)行各指標(biāo)信息合成,計(jì)算得到自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別算法性能的總置信度;最后,通過加權(quán)方法,計(jì)算得到最終的性能評(píng)價(jià)結(jié)果。該方法具有計(jì)算復(fù)雜度低、能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別算法性能的不確定性進(jìn)行定量描述、能夠?qū)崿F(xiàn)多個(gè)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別算法的性能優(yōu)劣排序并最終確定具有最佳性... 

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 目標(biāo)識(shí)別算法研究現(xiàn)狀
        1.2.2 目標(biāo)識(shí)別算法評(píng)價(jià)指標(biāo)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 目標(biāo)識(shí)別算法評(píng)價(jià)方法研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容
第2章 目標(biāo)識(shí)別性能評(píng)價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)
    2.1 引言
    2.2 性能指標(biāo)體系設(shè)計(jì)
        2.2.1 指標(biāo)篩選
        2.2.2 設(shè)計(jì)思路
        2.2.3 指標(biāo)體系
    2.3 指標(biāo)的計(jì)算方法及意義
        2.3.1 準(zhǔn)確性
        2.3.2 實(shí)時(shí)性
        2.3.3 模型復(fù)雜度
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于DS-ER的目標(biāo)識(shí)別性能評(píng)價(jià)方法
    3.1 引言
    3.2 性能評(píng)價(jià)方法總體結(jié)構(gòu)
        3.2.1 性能評(píng)價(jià)方法層次結(jié)構(gòu)樹狀圖
        3.2.2 性能評(píng)價(jià)方法功能結(jié)構(gòu)圖
    3.3 性能評(píng)價(jià)指標(biāo)辨識(shí)框架及相對(duì)權(quán)重的確定
    3.4 總置信度及最終評(píng)價(jià)結(jié)果的計(jì)算
    3.5 性能評(píng)價(jià)方法的具體實(shí)現(xiàn)
    3.6 本章小結(jié)
第4章 艦船目標(biāo)識(shí)別性能評(píng)價(jià)實(shí)證研究
    4.1 引言
    4.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境、數(shù)據(jù)集和方案
        4.2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
        4.2.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集
        4.2.3 實(shí)驗(yàn)方案
    4.3 資源不受限條件下的艦船目標(biāo)識(shí)別性能評(píng)價(jià)實(shí)證研究
        4.3.1 性能評(píng)價(jià)指標(biāo)辨識(shí)框架及相對(duì)權(quán)重的確定
        4.3.2 各性能評(píng)價(jià)指標(biāo)置信度的確定
        4.3.3 總置信度及最終評(píng)價(jià)結(jié)果的計(jì)算
    4.4 資源受限條件下的艦船目標(biāo)識(shí)別性能評(píng)價(jià)實(shí)證研究
        4.4.1 性能評(píng)價(jià)指標(biāo)辨識(shí)框架及相對(duì)權(quán)重的確定
        4.4.2 各性能評(píng)價(jià)指標(biāo)置信度的確定
        4.4.3 總置信度及最終評(píng)價(jià)結(jié)果的計(jì)算
    4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析與討論
    4.6 本章小結(jié)
第5章 目標(biāo)識(shí)別性能評(píng)價(jià)原型系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.1 引言
    5.2 原型系統(tǒng)需求分析
    5.3 原型系統(tǒng)總體框架設(shè)計(jì)
    5.4 原型系統(tǒng)建模
        5.4.1 原型系統(tǒng)用例模型設(shè)計(jì)
        5.4.2 設(shè)計(jì)原型系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型
        5.4.3 設(shè)計(jì)原型系統(tǒng)靜態(tài)模型
        5.4.4 設(shè)計(jì)原型系統(tǒng)部署模型
    5.5 目標(biāo)識(shí)別性能評(píng)價(jià)原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
    5.6 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 未來研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]基于隨機(jī)卷積特征和集成超限學(xué)習(xí)機(jī)的快速SAR目標(biāo)識(shí)別[J]. 谷雨,徐英.  光電工程. 2018(01)
[3]基于深度學(xué)習(xí)方法的復(fù)雜場(chǎng)景下車輛目標(biāo)檢測(cè)[J]. 宋煥生,張向清,鄭寶峰,嚴(yán)騰.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2018(04)
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[8]應(yīng)用Sugeno模糊積分的目標(biāo)識(shí)別效果評(píng)估（英文）[J]. 李彥鵬,黎湘,莊釗文.  模糊系統(tǒng)與數(shù)學(xué). 2005(04)
[9]應(yīng)用多級(jí)模糊綜合評(píng)判的目標(biāo)識(shí)別效果評(píng)估[J]. 李彥鵬,黎湘,莊釗文,梁甸農(nóng).  信號(hào)處理. 2005(05)
[10]基于模糊聚類分析的目標(biāo)識(shí)別效果評(píng)估[J]. 李彥鵬,黎湘,王宏強(qiáng),莊釗文.  現(xiàn)代雷達(dá). 2005(08)

碩士論文
[1]基于ROC曲線的ATR算法性能評(píng)估方法研究[D]. 孫長(zhǎng)亮.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3677859